論文の概要: MolNexTR: A Generalized Deep Learning Model for Molecular Image
Recognition
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.03691v1
- Date: Wed, 6 Mar 2024 13:17:41 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-07 15:07:20.304331
- Title: MolNexTR: A Generalized Deep Learning Model for Molecular Image
Recognition
- Title（参考訳）: MolNexTR:分子画像認識のための一般化ディープラーニングモデル
- Authors: Yufan Chen, Ching Ting Leung, Yong Huang, Jianwei Sun, Hao Chen, Hanyu
Gao
- Abstract要約: MolNexTRは、ConvNextとVision-TRansformerの強みを融合させる新しい画像-グラフモデルである。
同時に原子と結合を予測し、それらのレイアウトルールを理解することができる。
MolNexTRは81-97%の精度で優れた性能を示した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.7793786389946815
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In the field of chemical structure recognition, the task of converting
molecular images into graph structures and SMILES string stands as a
significant challenge, primarily due to the varied drawing styles and
conventions prevalent in chemical literature. To bridge this gap, we proposed
MolNexTR, a novel image-to-graph deep learning model that collaborates to fuse
the strengths of ConvNext, a powerful Convolutional Neural Network variant, and
Vision-TRansformer. This integration facilitates a more nuanced extraction of
both local and global features from molecular images. MolNexTR can predict
atoms and bonds simultaneously and understand their layout rules. It also
excels at flexibly integrating symbolic chemistry principles to discern
chirality and decipher abbreviated structures. We further incorporate a series
of advanced algorithms, including improved data augmentation module, image
contamination module, and a post-processing module to get the final SMILES
output. These modules synergistically enhance the model's robustness against
the diverse styles of molecular imagery found in real literature. In our test
sets, MolNexTR has demonstrated superior performance, achieving an accuracy
rate of 81-97%, marking a significant advancement in the domain of molecular
structure recognition. Scientific contribution: MolNexTR is a novel
image-to-graph model that incorporates a unique dual-stream encoder to extract
complex molecular image features, and combines chemical rules to predict atoms
and bonds while understanding atom and bond layout rules. In addition, it
employs a series of novel augmentation algorithms to significantly enhance the
robustness and performance of the model.
- Abstract（参考訳）: 化学構造認識の分野では、分子像をグラフ構造やスマイルストリングに変換する作業は、主に化学文献に共通する様々な描画スタイルや慣習のために、重要な課題となっている。
このギャップを埋めるため、我々は、強力な畳み込みニューラルネットワークであるConvNextとVision-TRansformerの強みを融合させる新しい画像-グラフ深層学習モデルであるMolNexTRを提案した。
この統合により、分子画像からの局所的特徴と大域的特徴のより微妙な抽出が促進される。
MolNexTRは原子と結合を同時に予測し、それらの配置規則を理解することができる。
また、シンボリック化学の原理を柔軟に統合し、キラリティを識別し、短縮構造を解読する。
さらに,改良されたデータ拡張モジュール,イメージ汚染モジュール,および最終的なスマイル出力を得るための後処理モジュールなど,一連の高度なアルゴリズムを組み込んだ。
これらのモジュールは、実文献に見られる多様な分子イメージのスタイルに対するモデルの強固さを相乗的に強化する。
本試験では, 分子構造認識の領域において, 81～97%の精度を達成し, 優れた性能を示した。
科学的な貢献: MolNexTRは、ユニークなデュアルストリームエンコーダを組み込んで複雑な分子画像の特徴を抽出し、化学規則を組み合わせて原子と結合を予測し、原子と結合配置の規則を理解している。
さらに、モデルの堅牢性と性能を大幅に向上させるために、一連の新しい拡張アルゴリズムを採用している。
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